ChatGPT造富的行業(yè)

Callejon

眾所周知,，算法,、算力和數(shù)據(jù)是共同制約AI發(fā)展的三個關鍵要素,，這也是ChatGPT完美運行的三個條件。

其中,，算力是ChatGPT運行的關鍵所在,。而一個ChatGPT應用的算力消耗卻讓人瞠目結舌。

其大模型GPT經歷了三次迭代,，GPT,、GPT-2和GPT-3(當前開放的版本為GPT-3.5)的參數(shù)量從1.17億增加到1750億，預訓練數(shù)據(jù)量從5GB增加到45TB,，其中GPT-3訓練單次的成本就已經高達460萬美元,。

最新的GPT3.5在訓練中使用了微軟專門建設的AI計算系統(tǒng)，由1萬個V100 GPU組成的高性能網(wǎng)絡集群,，總算力消耗約3640PF-days,，即假如每秒計算一千萬億次，需要計算3640天,。

如何理解這樣的算力消耗呢,？可以簡單做一個分析——我國近期正大力新建數(shù)據(jù)中心， 以其中總投資30.2億,，算力500P的數(shù)據(jù)中心項目來說,，要想支撐起ChatGPT的運行，至少要7-8個此量級的數(shù)據(jù)中心運行一整天,。

事實上,，僅2012年2019年，短短七年,，人類對AI算力的需求就增長了30萬倍,。平均每100天就會翻倍，遠超摩爾定律,。

與此同時,，AI算力的實際增長卻有限,，需求和供給之間形成了一個巨大的鴻溝。

準華為輪值主席孟晚舟曾在一次公開演講時就表示,，現(xiàn)在的算力還遠遠不能滿足未來的需求,，算力必然是世界科技競爭的焦點之一。

另外,，GPU或CPU+FPGA是ChatGPT算力的硬件支撐,，該應用對于高端芯片的需求增加會拉動芯片均價，量價齊升將導致芯片需求暴漲,。

據(jù)了解,，采購一片英偉達頂級GPU成本為8萬元，GPU服務器成本通常超過40萬元,。對于ChatGPT而言,，支撐其算力基礎設施至少需要上萬顆英偉達GPU A100，單采購GPU的成本就近億元,。

而ChatGPT越火,，對算力及其關聯(lián)產業(yè)的需求便越大。

中國信息通信研究院測算,，截至2021年底,，中國算力核心產業(yè)規(guī)模超過1.5萬億元，關聯(lián)產業(yè)規(guī)模超過8萬億元,。

這是一塊巨大的蛋糕,。并且隨著AI產品應用的逐漸滲透，這塊蛋糕將越來越大,。

除了算力外,，ChatGPT引發(fā)萬眾矚目的還包括在C端的破冰。

一直以來,，AI產品的落地與盈利基本都靠B,、G兩端支撐，在C端雖然也有不少試水,，但都沒有引發(fā)太大的反響,，幾乎沒有讓大部分人愿意買單的項目。

如果ChatGPT真的能成為一款現(xiàn)象級產品,，將具有劃時代意義,。

不妨想想，在移動互聯(lián)網(wǎng)時代,，微信讓騰訊成為了時代的王者,，月活躍用戶數(shù)量達12.88億,；依靠抖音,，字節(jié)跳動不到十年就躍升為中國最著名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之一,；而拼多多市值已經是百度的3倍……

這背后不僅是一場產業(yè)革命，更是數(shù)以萬億計財富的誕生,。如今,，類似的連鎖反應也開始在AI領域顯現(xiàn)。

雪見花楹

又將造就一批富豪